Robust Character Recognition in Low-Resolution Images and Videos


Kopf, Stephan ; Haenselmann, Thomas ; Effelsberg, Wolfgang


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URL: http://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/980
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-9807
Dokumenttyp: Arbeitspapier
Erscheinungsjahr: 2005
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Sonstige - Fakultät für Mathematik und Informatik
MADOC-Schriftenreihe: Veröffentlichungen der Fakultät für Mathematik und Informatik > Institut für Informatik > Technical Reports
Fachgebiet: 004 Informatik
Normierte Schlagwörter (SWD): Bildsegmentierung , Bildanalyse , Filmanalyse , Optische Zeichenerkennung
Freie Schlagwörter (Deutsch): OCR , Krümmungsbasierter Skalenraum , CSS
Freie Schlagwörter (Englisch): OCR , Curvature scale space , CSS , Character segmentation
Abstract: Although OCR techniques work very reliably for high-resolution documents, the recognition of superimposed text in low-resolution images or videos with a complex background is still a challenge. Three major parts characterize our system for recognition of superimposed text in images and videos: localization of text regions, segmentation (binarization) of characters, and recognition. We use standard approaches to locate text regions and focus in this paper on the last two steps. Many approaches (e.g., projection profiles, k-mean clustering) do not work very well for separating characters with very small font sizes. We apply in a vertical direction a shortest-path algorithm to separate the characters in a text line. The recognition of characters is based on the curvature scale space (CSS) approach which smoothes the contour of a character with a Gaussian kernel and tracks its inflection points. A major drawback of the CSS method is its poor representation of convex segments: Convex objects cannot be represented at all due to missing inflection points. We have extended the CSS approach to generate feature points for concave and convex segments of a contour. This generic approach is not only applicable to text characters but to arbitrary objects as well. In the experimental results, we compare our approach against a pattern matching algorithm, two classification algorithms based on contour analysis, and a commercial OCR system. The overall recognition results are good enough even for the indexing of low resolution images and videos.
Zusätzliche Informationen:

Das Dokument wird vom Publikationsserver der Universitätsbibliothek Mannheim bereitgestellt.




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Kopf, Stephan und Haenselmann, Thomas und Effelsberg, Wolfgang (2005) Robust Character Recognition in Low-Resolution Images and Videos. [Arbeitspapier]
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